深度对话三维家 | 4万亿市场，家装设计会诞生AIGC首个杀手级赚钱应用吗？

2022年，ChatGPT的火爆登场，超级烧钱的AI大模型赛道随即进入“千模大战”，“战况”惨烈异常。

时间来到2023年年中，AIGC热度不减，虽然创业者还在汹涌入局。究竟如何使用AIGC技术？AIGC技术可以在哪些场景率先落地？商业模式究竟在哪里?这成为全球创业者最关心的话题，谁率先解决了这个问题，谁就最有可能是AIGC时代真正赚钱的“超级应用”。

图片来源：由maze AI生成

6月初，AI+云工业软件企业三维家宣布完成D轮数亿元融资，投后估值6亿美元。而该融资资金将主要用于加速三维家产品矩阵迭代升级，并加大在AI等技术上的研发投入。

三维家是国内家装设计领域无可争议的TOP级玩家，从营销、设计到下单、生产，它打造前后端一体化产品矩阵让很多人了解了什么是“所见即所得”式的家装设计体验。

深厚、完整的产业基础，超前布局AIGC的理念和实践，这都让这家企业在2023年成为“AIGC+产业落地”这一风口的典型代表。三维家在AI、AIGC领域的理念和经验是怎样的？他们如何看接下来的产业机遇和挑战？

6月28日，三维家合伙人、首席产品官曹健参加了巴比特、中国 AIGC 产业联盟（AIGCxChina）和时戳微蓝共同发起主办的涌现·AIGC 产业应用沙龙。

三维家曹健

活动上，曹健不仅做了题为《3D垂类大模型赋能智能制造》的专题分享，他还与巴比特CEO王雷展开了一场1对1的CEO对话，从三维家多年的行业经验出发，详细解码了AI和AIGC给家装设计行业的机遇和挑战。

曹健介绍，AIGC在家装设计、智能制造行业的使用属于产业应用，它需要有真实性，可落地，如果设计师用AIGC生成一张家装设计“美图”，但数据无法落地到生产环节，那是没有意义的。

因而，三维家需要把AIGC天马行空式的作图方式，变成一种“精准的控制”。一方面发挥AIGC“百变的魔法力”。同时，要让AIGC作出来的位图，对应、匹配到准确的、符合工业生产需求的3D矢量设计数据（图）。这种“魔法”也是一种大模型，它可能是只属于这个行业的、垂直的3D大模型。

实际上，AIGC走红之前，在家装设计、智能制造行业，AI的应用已经贯穿于设计、生产、管理和服务等制造业的各个环节。通过大数据和AI技术挖掘和发挥数据的价值，并开展节能降耗、设备预测性运维。

这个行业的“下半场”会如何发展？曹健认为，3D大模型AIGC需要打通制造业的数据一体化。也就是说AIGC不仅仅画个设计图，而是要从设计到生产，完成整个产业链条的打通。它既可以做消费者观看的图，最后还能对接生产。

“首先，AIGC技术可生成3D矢量化的产品数据。其次，3D产品数据一体化贯穿各环节，自动转换输出格式。最后，数据全链路上云，为智能排产、智慧经营的打造基础。”他说。

王雷（左）对话曹健（右）

以下内容来自王雷与曹健的对话，经巴比特整理。

曹健：还不一定是因为是AIGC。整个家居行业是一个非常大的产业，在中国大概有4万亿这样一个交易规模，而且逐年都在涨。在过去，中国一直缺少这样一个自主的软件提供商，我们有这个机会。

王雷：拿到这笔融资后，你们在AIGC方面的投入规划可否介绍下？

曹健：我们一直在投入。2018年就健立了图灵实验室，研究AI的智能设计。而面对那么大一个存量市场的一款产品，我们又是一个比较纯粹的科技型公司，我们会有很大的研发投入。

曹健：技术发展都会有一个技术曲线图，一个新技术出来之后过热，然后又衰退，又再次繁荣。AI其实已经是第二波了，2017年已经热过。这一波其实带来了一些实质性的生产力的变革。之前可能是噱头大于实际，大家都看不懂。但今天，人人都要去学习AI。

曹健：在国内，可能有很多设计师，大家称他们是设计师，但因为市场的约束跟商业环境的问题，他们只能说是在绘图，一画就是好几年，几年下来可能连工艺的书都没有翻过，材料也没有怎么研究过。其实设计师要学很多东西，这是一个需要阅历丰富、博学知识的工作。

画图是设计师向消费者、向他的买家去表达自己思想、理念的一个工具，是他工作的一小部分，这不应该成为他花费时间最多的工具。他应该花更多时间去学习工艺材料，人文文化，学习人体工程，消费者心理等，他要让自己的设计在后期施工的时候不要存在太多坑，消费者住起来舒适。

我不认为AI会替代设计师，替代的是绘图工作者，这个观念要转变一下。

曹健：现在来讲，AIGC对我们这个行业来说带来的是一种憧憬。实际的生产中价值还没有得到规模化的验证，大家都还在摸索。我们作为一个技术公司，还是很看好这条赛道的，我们可以在AIGC这里做点落地的东西出来。

目前看，它肯定是有缺点的。今天的AIGC，把它落到真正的生产链的环节当中，我认为我们还有很多工作要做。

曹健：我想各个行业的头部企业都会有这样的困扰。我们是13年成立的，经历过很多轮这样的考验了。在13、14年，像我们这类公司你能数出上百家来，但坚持下来的并不多，一般的话生命周期可能在两三年之内，过去比较匮乏技术，合适的商业模式、另外一方面是资本加持。今天，我觉得影响因素可能更多是技术跟商业模式，以及对行业的理解、创新。所以，这里确实可能会有一些机会。但是，我们也在持续的进步，在利用这些新技术去超越我们的一些前辈公司，比如说海外的一些巨头公司。

曹健：刘强东有分享过一个观点，大企业中都会有小团队去在做一些商业模式的创新，这些创新都需要基于一些纬度去思考，诸如市场在哪里，用户是谁，产品、成本、效率能不能支撑得住，竞争有没有一些创新差异。我觉得新技术可能年年都会出现一些，我们也经历过VR，经历过元宇宙，但是哪些能落地？这得我得先静静得去看这个事情，而不是充满焦躁和不安，或是过于兴奋。

曹健：每个新技术出来都会有这样的质疑。在云时代来临的时候，大家就质疑过这个事情。很多头部企业要求私有化部署，小的企业就利用云租赁。其实现在云也相对会做得很安全，因为很多东西在受监管约束，在逐渐完善。

我相信AI也会有这一天。你没有汽车，那你就不会考虑安全带的设计，肯定是汽车先造出来，再设计安全带。

版权的问题，未来可能会由区块链技术来解决。加密认证，可溯源。当然，这不是我们要去解决的，我们还是要专注在我们自己产业的商业跟应用。当这样的东西出来时，我们接入安全平台就好了。

曹健：AIGC它其实是一个神经网络渲染技术，它喂了很多图和大模型链接之后用调节模型去重新模拟，问题在于不能精准控制。在传统制造业，无论是生产一双鞋，一件服装，还是我们的一个家具，它背后是有工艺的，是强约束的。设计师需经过严谨的设计，在设计的过程当中会考虑到材料的拟合性、加工属性等等。

很多生产企业在用我们三维家的模型建模的时候，在里面建的模型本身就带工艺属性。我们在做设计的时候用的就是这些带工艺属性的数据。

目前AIGC看的是面子，没有里子，但是，这不代表AIGC未来也不会有。

曹健：五年是不是有点太远了？

三维家在创业之初就在讲“所见即所得”。10年、20年以前，装修房子要获得一张效果图是很昂贵的。现在所有行业都讲你买我东西，我免费给你提供效果图。

通过把AI技术跟我们的生产数据打通，我可以想到一个情景，消费者在自己做儿童房局部改造的时候，或者厨房局改。他自己可以打开手机APP做设计，然后下单，最后，工厂会把成品寄给消费者。中间的话可能只有线上的一些远程服务来帮助消费者达成这样一个结果。这可能使得装修变成一种高频消费，消费型服务。

我觉得这跟苹果的深度摄像、深度量尺等等技术会有一个交汇点。但到底是三年还是五年，我不知道。